Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Prompt-Driven Data Analysis Using Generative AI: The Potential and Limitations of No-Code Machine Learning in Medical Research
0
Zitationen
7
Autoren
2026
Jahr
Abstract
生成AIを用いたプロンプト駆動型ノーコード機械学習は，自然言語による指示のみで統計解析や機械学習を実行可能とし，医学研究の着想から初期解析までを大幅に効率化する。本稿では，その利点に加え，解析の再現性や統計的解釈の妥当性，コード作成に内在するリスク，医療データの管理・ガバナンス上の課題を整理し，科学的厳密性を担保するための検証手順と専門家関与の重要性，今後の展望を論じる。
Ähnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.811 Zit.
Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data
2005 · 10.562 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 8.994 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.613 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 8.159 Zit.